快科技7月27日消息，据媒体报道，广州地铁近日在其现代化综合交通枢纽——地铁广州白云站，规模化试点应用智能服务机器人。五款分别命名为“羊小迎”、“羊小运”、“羊小巡”、“羊小洁”、“羊小飞”的机器人正式上岗，承担起客运服务、行李载运、巡视服务、清扫清洁、高空巡飞五大核心功能，成为车站里的科技新星。 “五羊”的命名灵感源自广州“五羊衔谷”的古老传说，巧妙融合了城市文化与现代科技，为智能设备赋予了温度。它们各司其职，精准服务于乘客出行的关键环节： “羊小迎”（暖心向导）： 智能客服机器人。突破服务台限制，配备大屏，提供语音引导、实时交互、信息查询、安检及乘车指引等服务，将主动服务延伸至车站各处。 “羊小运”（大力帮手）： 行李搬运机器人。专为解决大件行李搬运难题设计，运用智能导航（SLAM）与多传感器技术，可自主规划路线、灵活避障，让旅客轻松出行。 “羊小巡”（全能守卫）： 巡视服务机器人。搭载激光雷达导航，全天候动态巡视设备与客流。配备“可见光+热成像”双摄及烟雾检测，能精准识别积水、烟雾、乘客摔倒等异常，实时联动车控室，形成“动态巡视-智能预警-及时响应”闭环，大幅提升应急效率。 “羊小洁”（洁净卫士）： 清洁机器人。集吸尘、洗地、尘推功能于一体，并创新搭载AI智能巡检系统，可识别地面污渍类型并自动匹配清洁方案，全天候维护站厅环境。 “羊小飞”（高空之眼）： 高空巡视机器人。运用“低空+三维”技术，配备高精度激光雷达与热成像云台，实现3D建模、全景航拍、实时视频抓取及出入口防洪监测，完善地铁“地空一体”应急体系。 广州地铁表示，此次规模化试点是构建智慧车站的重要一步。未来将探索建立机器人与地铁智慧平台的深度对接机制，依托平台强大的协同能力与大数据管理效能，打造“智能发现-精准引导-高效执行”的联动模式，全面提升乘客服务质效。 责任编辑：鹿角

快科技7月27日消息，NVIDIA N1X处理器的GPU规格和性能跑分浮出水面。 据Geekbench的OpenCL测试曝光的信息显示，N1X将搭载与RTX 5070相同核心数的GPU，即6144个核心，48个SM单元，目前尚不清楚N1X是否采用了与RTX 5070相同的GPU芯片。 RTX 5070采用的是GB205 GPU，拥有192 TMUs、80 ROPs、48 RT Cores和192 Tensor Cores，并配备了12 GB GDDR7显存，带宽672 GB/s，其频率可提升至2512 MHz，TDP为250W。 相比之下，Geekbench上列出的N1X GPU频率仅略超过1.05 GHz，远低于RTX 5070，且该芯片没有专用显存，而是与SoC其他部分共享内存。 性能方面，N1X在Geekbench OpenCL上得分为46361分，这一成绩远不及RTX 5070，相当于RTX 2050 移动版。 这应该主要是因为该芯片在功耗上受到限制，且目前仍是早期工程样品，预计在正式发布前，NVIDIA肯定还会对其进行调整。 目前有传言称N1X SoC将在2026年的某个时候推出，有的说是上半年，有的说是下半年，不过无论何时，这都将是NVIDIA与x86和Arm领域的巨头如Intel、AMD、高通和苹果的正面竞争。

快科技7月27日消息，据报道，华硕即将于8月19日在科隆游戏展上推出一款纪念版显卡，以此来纪念其显卡业务三十周年。 这款纪念版显卡可能会基于RTX 5080 GPU打造，而非此前猜测的RTX 5090。 VideoCardz通过查看相关页面的源代码，发现了一些已注释掉的占位符数据，这些数据提到了RTX 5080 ROG夜神初音未来版本，不过这款显卡已经在一周前发布了。 从页面规格信息来看，其AI TOPS数值与RTX 5080相符，因此初音未来版本很可能只是一个临时的占位符。 此外，在描述中还提及到了四风扇设计，但外形略有不同，因此这可能是夜神系列的又一新版本。

IT之家 7月27日消息，据一位匿名消息人士向MacRumors透露，苹果即将发布的iPhone 17 Pro系列将带来一系列全新的相机相关功能。该消息人士声称对一部由斯洛文尼亚公司Division Film拍摄的iPhone 17 Pro商业广告有所了解，苹果在Division Film的客户名单上，但MacRumors尚未独立验证消息人士分享的任何信息，因此目前最好对这些说法持谨慎态度。 消息人士披露了三个此前未曾被曝光的iPhone 17 Pro相机功能： 1、升级的长焦镜头：iPhone 17 Pro将配备一个支持最高8×光学变焦的升级版长焦镜头，相比之下，iPhone 16 Pro系列的长焦镜头仅支持最高5×光学变焦。该镜头能够移动，从而实现不同焦距下的连续光学变焦。 2、全新的专业相机应用程序：苹果将推出一款全新的专业相机应用程序，用于拍摄照片和视频，这款应用将与Halide、Kino和Filmic Pro等同类应用展开竞争。目前尚不清楚该应用是否会仅限于iPhone 17 Pro系列使用。 3、额外的相机控制按钮：在设备的顶部边缘将新增一个相机控制按钮，以便用户快速打开相机及相关设置。这将与iPhone 16系列底部右侧的相机控制按钮形成互补。 消息人士还提到，苹果有可能正在计划对其现有的Final Cut Camera应用进行重大更新，而不是推出一款全新的应用。 此前大量传闻称，iPhone 17 Pro系列将采用重新设计的后置相机系统，因此今年苹果计划推出一些重大的相机相关升级似乎也在情理之中，据悉该系列新机将配备三颗4800万像素的后置摄像头。 今年2月，彭博社的马克・古尔曼（Mark Gurman）曾表示，苹果计划强调iPhone 17 Pro在视频录制能力方面的改进。他曾这样说道：“在过去的几年里，苹果更加注重相机的拍照能力。今年，其将强调视频录制方面的改进。2025 年 iPhone系列的一个目标是让视频博主和其他视频创作者放弃独立相机，更多地使用iPhone来完成工作。当新款iPhone在9月发布时，苹果将比以往任何时候都更大力地宣传这些视频录制功能。” 此外，Front Page Tech的乔恩・普罗瑟（Jon Prosser）表示，iPhone 17 Pro系列的相机应用将允许用户同时使用前置和后置摄像头录制视频。 消息人士还透露，关于iPhone 17 Pro将推出类似铜色的新配色以及居中的苹果Logo的传闻属实。 IT之家需要指出的是，由于这些传闻是匿名消息人士分享的，且该人士并无可靠的过往记录，因此目前最好对其持怀疑态度。

快科技7月27日消息，Intel的14A工艺似乎迎来了新曙光，据报道，苹果可能对采用Intel的14A工艺生产未来的M系列芯片感兴趣，而NVIDIA也对这一工艺表现出兴趣。 Intel目前在晶圆代工领域面临诸多不确定性，尤其是其18A和14A等先进工艺的未来发展。 不过，据GF证券分析师Jeff Pu透露，Intel已向包括苹果在内的关键客户提供了14A工艺的早期版本PDK（工艺设计套件），预计NVIDIA的游戏GPU（低端版本）和苹果的M系列将成为14A的采用者。 苹果作为全球科技巨头，一直是台积电的大客户，但若Intel的14A工艺能够满足其需求，苹果可能会考虑将其纳入供应链，以实现芯片供应的多元化。 如果苹果和NVIDIA等大公司真的采用Intel的14A工艺，这将为Intel的晶圆代工业务带来重大突破。 不过，这一消息仍存在变数，Intel需要在技术实力和供应链稳定性上做到足够出色，才能真正赢得苹果和NVIDIA等客户的青睐。 此外，台积电预计将在2028年推出类似技术的A14工艺，苹果是否会选择Intel的14A工艺，还需看Intel能否在技术和产能上给出有力回应。

文｜王方玉 编辑｜苏建勋 7月26号，世界人工智能大会WAIC的开幕主论坛上，多位AI行业的顶级大咖出席并发表演讲，为与会者烹饪了一道学术大餐。 “深度学习教父”、图灵奖、诺贝尔奖得主杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）是最受关注的演讲者，他真人出席，发表了名为《数字智能是否会取代生物智能？》的演讲。这也是他在中国的首次公开演讲。 大会前夕，辛顿和全球20位人工智能领域的顶级专家，刚刚在上海签完人工智能安全的“上海共识”。他的大会发言，同样也围绕人工智能安全为核心。 辛顿首先回顾了从早期模型到现代大语言模型的发展历程，并指出大语言模型已经实现了对语言理解的深度模仿，这与人类理解语言的方式是相似的。 但不同的是，AI系统具有“永生性”，且机器之间知识的复制可以在极大规模下进行，实现指数级的知识转移。因此AI的能力正在快速增长。 他由此提出疑问，如果未来AI比人更智能会怎么样？“如果AI足够聪明，它会通过操纵人类、获得控制权等方式来避免被关闭。” 因此，辛顿警示了人工智能超越人类智能的可能性及其带来的风险。“从长远来看，这是人类面临的最重要问题之一。” 辛顿提醒，AI可能发展出比人类更高级的智能，这将改变人类作为最智能生物的地位。AI智能体可能追求生存和控制力，这可能导致它们操纵人类，就像成年人操纵三岁孩童一样。因此，人类必须找到方法来训练AI，确保其不会对人类构成威胁。 与辛顿的发言主题不同，作为AI创业者，MINIMAX创始人、首席执行官闫俊杰的发言更多围绕AI大模型的实践和落地，主题是《每个人的人工智能》。 闫俊杰以AI在数据分析、信息追踪、创意设计及视频制作等方面的高效应用举例，指出了人工智能不仅是一种强大的生产力，也是对个人能力和社会能力的一个持续增强，并且未来AI大模型成本将越来越低，能力越来越强。 他判断，AI大模型不会被一家或者多家组织垄断。未来AGI一定会实现，并且将会是服务大众、普惠大众的一件事。 “如果有一天AGI实现了，我认为实现过程一定是需要AI公司和它的用户一起来实现的。并且AI模型或者AGI（的所有权）应该属于AI公司和它的广泛用户，而不是只属于单个组织某家公司。” 以下是经智能涌现编辑的嘉宾发言实录： 诺贝尔奖、图灵奖得主、多伦多大学计算机科学名誉教授 Geoffrey Hinton： 数字智能是否会取代生物智能？ 从大约60年前开始，AI就发展出了两种不同的范式。一种是「符号主义」路径，强调逻辑推理的能力。我们通过规则操作符号来进行推理，这种方式可以帮助我们理解知识是如何被表达与处理的。这类AI模型的基础是对符号的处理，被认为更符合逻辑智能的本质。 另一种路径则以生物智能为基础，是图灵与冯·诺依曼更倾向相信的方式。他们认为智能的本质在于从神经连接中学习，在于速度、结构和连接模式的改变。这种「连接主义」强调的是学习与适应，而非显式的逻辑规则。 1985年，我曾构建过一个非常小的模型，试图将这两种理论结合起来。我的想法是：每一个词都可以由多个特征（features）表示，而这些特征之间可以被用来预测下一个词。这个模型不存储完整的句子，而是通过生成语言来学习词汇之间的关系。 这种方式强调语言中的「语义特征」——也就是说，我们并不是仅仅靠规则，而是通过「理解」词汇的语义来进行预测。这为后来计算语言学界接受特征表示打下了基础。二十年后，这种思想得到了进一步发展，例如被用于构建更大规模的自然语言处理系统。 如果问未来30年会发生什么，从发展轨迹能看到一些趋势。十年后，有人沿用这种建模模式，但将规模大幅扩大，使其成为自然语言的真实模拟。20年后，计算语言学家开始接受用特征向量嵌入来表达语义。又过了30年，谷歌发明了 Transformer，OpenAI的研究人员也向人们展示了它的能力。 所以我认为，如今的大语言模型就是我当年微型语言模型的“后代”。它们使用更多词作为输入，采用更多层的神经元结构，由于需要处理大量模糊数字，学习特征之间也建立了更复杂的交互模式。但和我做的小模型一样，大语言模型理解语言的方式与人类相似——基本逻辑是将语言转化为特征，再以完美的方式整合这些特征，这正是大语言模型各层级所做的工作。因此我认为，大语言模型和人类理解语言的方式相同。 用乐高积木来打比方或许能更好地解释“理解一句话”的含义。符号型AI是将内容转化为清晰的符号，但人类并非如此理解。乐高积木能拼出任何3D造型，比如小车模型。如果把每个词看作多维度的乐高积木（可能有几千个维度），语言就成了一种建模工具，能随时与人沟通，只要给这些“积木”命名——每个“积木”就是一个词。 不过，词和乐高积木有很多不同：词的符号形态可根据情况调整，而乐高积木造型固定；乐高积木的拼接是固定的（比如正方形积木插入正方形孔洞），但语言中每个词仿佛有多个“手臂”，要通过合适的“握手”方式与其他词互动，词的“造型”变化，“握手”方式也会改变。 当一个词的“造型”（即意思）改变，它与下一个词的“握手”方式就会不同，进而产生新的含义。这就是人脑或神经网络理解语义的根本逻辑，类似蛋白质通过氨基酸的不同组合形成有意义的结构。 所以我认为，人类理解语言的方式与大语言模型几乎一致，人类甚至可能和大语言模型一样产生“幻觉”，因为我们也会创造出一些虚构的表达。 图源：企业授权 软件中的知识是永恒的，即便存储LLM的硬件被摧毁，只要软件存在，就能随时“复活”。但要实现这种“永生”，晶体管需在高功率下运行以产生可靠的二进制行为，这个过程成本很高，且无法利用硬件中不稳定的类似特性——它们是模拟型的，每次计算结果都不同。人脑也是模拟型而非数字型的，神经元每次激发的过程都一样，但每个人的神经元连接方式不同，我无法将自己的神经结构转移到他人脑中，这就导致知识在人脑间的传播效率远低于在硬件中的传播。 软件与硬件无关，因此能“永生”，还能带来低功耗优势——人脑只需30瓦特就能运转。我们的神经元连接达数万亿个，无需花费大量资金制造完全相同的硬件。但问题在于，模拟模型间的知识转移效率极低，我无法直接将脑中的知识展示给他人。 Deepseek的做法是将大神经网络的知识转移到小神经网络中，即“蒸馏”，类似教师与学生的关系：教师将词语在上下文中的关联教给学生，学生通过调整权重学会表达。但这种方式效率很低，一句话通常只有100个比特的信息，即便全被理解，每秒最多也只能传递约100个比特。 而数字智能间的知识转移效率极高，同一神经网络软件的多个拷贝在不同硬件上运行时，能通过平均化比特的方式分享知识。如果智能体在现实世界中运行，这种优势更明显——它们能不断加速、拷贝，多个智能体比单个智能体学得更多，还能分享权重，这是模拟硬件或软件做不到的。 生物计算功耗低，但知识分享难。如果能源和计算成本低廉，情况会好很多，但这也让我感到担忧——几乎所有专家都认为，我们会创造出比人类更智能的 AI。人类习惯了作为最智能的生物，很难想象AI超越人类的场景。其实可以换个角度：就像养鸡场的鸡无法理解人类一样，我们创造的AI智能体已能帮我们完成任务，它们能拷贝自身、评估子目标，还会为了生存和完成目标而寻求更多控制权。 有人认为可以在AI变得过强时关掉它们，但这并不现实。它们可能会像成年人操纵3岁孩子一样操纵人类，劝说控制机器的人不要关闭它们。这就像把老虎当宠物，幼虎很可爱，但长大后可能伤人，而养老虎当宠物通常不是好主意。 面对AI，我们只有两个选择：要么训练它永远不伤害人类，要么“消灭”它。但AI在医疗、教育、气候变化、新材料等领域作用巨大，能提升所有行业的效率，我们无法消除它——即便一个国家放弃AI，其他国家也不会。因此，若想让人类生存，必须找到训练AI不伤害人类的方法。 我个人认为，各国在网络攻击、致命武器、虚假信息操纵等领域的合作难度较大，因利益和看法不同。但在“人类掌控世界”这一目标上，各国存在共识：若有国家找到防止AI操控世界的方法，一定会愿意分享。因此我提议，全球主要国家或AI大国应建立一个由AI安全机构组成的国际社群，研究如何训练高智能AI向善——这与训练AI变得聪明的技术不同。各国可在自身主权范围内研究，再分享成果。尽管目前还不知道具体怎么做，但这是人类长期面临的最重要问题，且所有国家都能在此领域合作。 MINIMAX创始人、首席执行 闫俊杰： 每个人的人工智能 大家好，我给大家分享的题目是《每个人的AI，Everyone’s AI》。讲这个题目，跟我个人过去经历有关。当Hinton先生开始设计AlexNet之时，我是国内第一批从事深度学习研究的博士生；当AlphaGo人机大战上演，也是人工智能走进所有人视野之时，我在参与一家创业公司；而当ChatGPT出来的前一年，我们开始创立MiniMax，也是国内第一批大模型公司。 在过去的15年里，当我每天面对任务写代码，看论文做实验的时候，一直都在想一件事：如此受关注的人工智能到底是什么？人工智能跟这个社会到底有什么样的联系？ 随着我们模型变得越来越好，我们发现人工智能正逐步成为社会的生产力。比如，我们在做人工智能研究的时候，每天需要分析大量的数据，一开始我们需要来写一些软件来分析这些数据，后续我们发现其实可以让AI来生成一个软件，来帮助分析所有数据。作为一个研究员，我非常关心每天AI领域的所有进展，一开始我们设想，是不是可以做一款APP，来帮我们追踪各领域的进展？后面我们发现，这件事也不需要自己来做，让一个AI Agent来自动跟踪更加高效。 AI是更强的生产力，也是越来越强的创意。比如，15年前上海举办世博会的时候，有一个非常火爆的吉祥物叫“海宝”。过去15年，上海有了全方位的发展，我们如果想继续用“海宝”IP生成一系列更具上海特色，符合时下潮流的衍生形象时，AI可以做得更好。正如现场屏幕展示的，徐汇书院×海宝、武康大楼×海宝，AI能一键直出，帮我们生成各种各样的创意形象。 再比如最近非常火的Labubu，此前制作一个Labubu创意视频，可能需要两个月，花费大约几十甚至百万人民币。通过越来越强的AI视频模型，像大屏幕右边展示的Labubu视频，基本一天时间就可以生成出来，成本只有几百块钱。 过去六个月，我们的视频模型海螺（Hailuo）已经在全世界生成超过3亿个视频。通过高质量的AI模型，互联网上的大部分内容与创意会变得越来越普及，低门槛让每个人的创意得以充分发挥。 除了释放生产力与创意之外，我们发现，AI的使用其实已经超出最初的的设计与预期，各种各样想象不到的应用场景正在发生；比如解析一个古文字、模拟一次飞行、设计一个天文望远镜……这样意想不到的场景，随着模型能力越来越强，变得越来越可行；仅仅需要少量协作，就可以增强每个人的创意。 面对这么多变化，一个想法开始在我的心里涌现出来：作为一个AI创业者，AI 公司并不是重新复制一个互联网公司，AI是一个更基础更根本的生产力，是对个人能力和社会能力的持续增强。这里有两点比较关键：第一、AI是一种能力，第二是AI是可持续的。 人类很难突破生物定律，永不停歇学习新知识，持续变聪明，而AI可以。当我们在建造更好的AI模型时，我们也发现，AI也在和我们人类一起进步，一起做出来更好的AI。就在我们公司内部，员工每天需要写很多代码，做很多研究型实验，这里边大概有70%的代码是AI来写，90%数据分析是靠AI来做。 图源：企业授权 AI怎么能变得越来越专业？大约在一年前，当时训练模型还需要大量的基础标注工作，标注员是一个不可或缺的工种。而今年，当AI能力变得越来越强的时候，大量机械的标注工作被专业AI完成，标注员则可以专注于更有价值的专家型工作，一起帮助模型变得更好。标注工作也不再是简单给AI一个答案，而是教会AI思考的过程，让AI来学习人类的思考过程，从而使AI能力变得更加泛化，越来越接近人类顶尖专家的水平。 除了通过专家来教AI之外，还有另外一种进步，就是在环境中大量学习。在过去半年，通过各种环境，从编程IDE，到Agent环境，再到游戏沙盒，当我们把AI放到一个能够持续提供可验证的奖励环境中学习，只要这个环境可以被定义出来，有明确的奖励信号，AI就可以把问题给解决。这个强化学习也变得可持续，规模越来越大。 基于上面的原因，我们非常确定AI会越来越强，并且可能是无止境地强。 接下来出现的问题是，AI这么强，对社会的影响越来越大，那么AI到底会不会被垄断？它是会被掌握在一家组织里，还是掌握在多家组织里呢？ 我们认为，AI领域一定会有多个玩家持续存在。原因有三点：第一，我们目前用到的所有模型，都依赖对齐（Model Alignment）。很明显，不同模型的对齐目标其实是不一样的，比如有的模型对齐目标是一个靠谱的程序员，那么做 Agent就会特别的强；有的模型它对齐目标是与人的交互，那么它就会比较有情商，能够做流畅的对话；有的模型可能会充满想象力。不同的对齐目标反映了不同公司或者组织的价值观，这些价值观最终会导致模型的表现非常不一样，也会使得不同的模型拥有各自的特点，并且长期存在。 第二，我们在最近半年用的AI系统其实都已经不是单个模型了，而是一个多 Agent系统，里面涉及多个模型，不同的模型也可以使用不同的工具，通过这样的方式让AI智能水平越来越高，能够解决越来越复杂的问题。这个东西带来的结果是，单一模型的优势在这样一个多Agent系统里逐渐变弱。 第三，在过去半年，有很多非常智能的系统，都不是大公司所拥有的。背后的原因，是过去一年开源模型如雨后春笋般涌现，开源模型变得越来越有影响力。这张图是过去一年比较受关注AI的排行榜，可以发现最好的模型还是闭源的，但最好的开源模型越来越多，同时也在不断逼近最好的闭源模型。 基于这三点原因，我们认为，AI一定会被掌握在多家公司的手中。 与此同时，我们认为AI一定会变得越来越普惠，使用成本也会变得更加可控。 在过去一年半，AI模型的大小没有发生特别大的变化，即便我们可使用算力更多了。为什么呢？对所有实用模型而言，计算速度是一个比较关键的因素。如果模型计算速度特别慢，就会降低用户的使用意愿，所以所有公司都关注模型的参数量和智能水平之间的平衡。 此前，模型大小增长和芯片的进步速度基本上是成正比的。我们知道芯片的进步速度是每18个月会翻一倍，模型也会相应保持这样的增长趋势。而现在，虽然大家都有更多的算力了，模型参数却没有变得更大。那这些增长的算力花在哪呢？ 首先说训练，规模增长的速度在过去半年已经变得比较缓慢，训练单个模型的成本实际上却没有显著增加。这些算力花在做更多的研究跟探索上。而我们知道研究和探索，除了取决于算力之外，还取决于高效的整体实验设计，高效的研发团队，以及一些天才的创意。结果是，拥有非常多算力的公司和没拥有那么多算力的公司，在训练上其实的差异可能不会那么大。没有那么多算力的公司，可以通过持续提升自己的实验设计、提升思考能力和组织形式，让实验探索变得更加高效。 再说推理，在过去一年，最好模型的推理成本其实是降了一个数量级，通过大量的计算网络系统和优化算法，我们认为在接下来一两年之内，最好模型的推理成本可能还能再降低一个数量级。总结而言，我们认为训练单个模型的成本不会显著地增加。 我们认为，大量创新能让AI研发变成一个没有那么烧钱的行业，但是算力使用还会增加。尽管Token会变得很便宜，但是使用Token的数量会显著增加。去年ChatBot单个对话只要消耗几千个Token，现在Agent单个对话可能消耗几百万个Token，并且因为AI解决的问题越来越复杂，越来越实用，那么用的人也会越来越多。 让每个人都用得起AI，这是我们对AI发展的判断。Intelligence with Everyone，这也是我们创业的初衷。我们认为AGI一定会实现，并且一定会服务大众、普惠大众。 如果有一天AGI实现了，其过程一定是由AI公司和它的用户一起来实现，并且这个AGI应该属于多家AI公司和它的广泛用户，而不是只属于单个组织某家公司。 我们也愿意长期为这个目标而奋斗。感谢大家！

斯特林格试乘了特斯拉Robotaxi 凤凰网科技讯 北京时间7月28日，据《商业内幕》报道，在特斯拉粉丝群体中，有一种新“门票”备受追捧，但是不好获得：自动驾驶出租车(Robotaxi)的体验资格。 今年6月底，特斯拉在得州奥斯汀启动了备受期待的自动驾驶出租车试点服务。试点规模起初较小，大约有10到20辆Model Y参与。车内前排配备安全监控员，服务范围最初覆盖了该市约30平方英里的区域。 尽管奥斯汀的用户已经可以通过Uber应用体验Alphabet旗下Waymo的自动驾驶出租车服务，但这并未阻止一些获得特斯拉自动驾驶出租车体验资格的幸运儿，跋涉千里只为亲身感受特斯拉的服务。 “我在奥斯汀待了大约48小时，大概试乘了七次。”旧金山湾区居民、特斯拉硅谷车主俱乐部创始人约翰·斯特林格(John Stringer)告诉《商业内幕》。 身份象征 斯特林格表示，他在大约一个月前特斯拉自动驾驶出租车上线的第一天就体验了该服务。当时，他与其他获得首日体验资格的特斯拉网红一同试乘。大约一周后，斯特林格说他也收到了官方邀请。 “我当时激动地完全说不出话，倒也没到落泪的程度。但我作为铁杆粉丝已经追随特斯拉七年了，这确实是一个重要时刻。”斯特林格谈及这次体验表示。 在社交媒体X上，特斯拉网红和拥有大量关注者的粉丝会自豪地公布他们获得邀请的信息，俨然成了粉丝圈的一种“身份晋级仪式”。这些帖子通常会附上一封电子邮件的截图，以证明其真实性。 “诚邀您提前体验特斯拉自动驾驶出租车！”邮件的主题栏这么写道。 特斯拉Robotaxi 尽管一些收到邀请的特斯拉粉丝刻意避免与记者交谈，但《商业内幕》还是通过一位居住在奥斯汀、投资特斯拉并获得早期体验资格的当地居民，成功试乘了特斯拉自动驾驶出租车。 《商业内幕》此前报道称，整体试乘过程大体顺畅，但期间出现了三次“脱离接管”，也就是需要特斯拉远程支持人员介入处理汽车问题。 车主和投资者的重要时刻 上周五晚间，数百名特斯拉车主和粉丝齐聚位于旧金山以南约20英里的圣马特奥县会展中心，参加一场为期两天、专为“特斯拉、电动汽车和SpaceX发烧友”举办的盛会。此次活动由斯特林格的俱乐部组织。 一排排整齐停放的特斯拉轿车和Cybertruck，让原本空旷的会展中心停车场看起来几乎像一家特斯拉经销店。2018年由SpaceX送入太空的宇航员假人“星际人”(Starman)漂浮在车阵上方，十分抢眼。 谈到自动驾驶出租车的到来，斯特林格说：“如果你一直是特斯拉车主和投资者，这是一个重要时刻。这就像亚马逊不再只是书店，而是进入全新发展阶段。对于特斯拉来说，这意味着它不再只是造车公司，而是迈向完全自动驾驶。” 活动现场的Starman充气假人 对斯特林格以及其他接受《商业内幕》采访的特斯拉粉丝来说，自动驾驶出租车的到来几乎证明了他们的信念：他们当初选择相信这家公司是对的。特斯拉曾一度濒临破产，并且在他们看来始终是负面媒体报道的靶子。 “我觉得主流媒体对特斯拉的任何报道都存在严重偏见。”旧金山工程师兼特斯拉投资者拉吉布·巴哈特(Rhajib Bhakat)说，“对于那些没有每天亲身体验特斯拉的人来说，他们根本无从判断：他到底说得对不对？还是这些只是特斯拉的死忠粉？你该怎么评估呢？” 巴哈特补充说：“如果我是投资者，我当然想知道这个行业的未来走向。我把钱投在这里到底对不对？所以，对我来说，唯一能真正了解的方法就是亲自去体验。”(作者/箫雨) 更多一手新闻，欢迎下载凤凰新闻客户端订阅凤凰网科技。想看深度报道，请微信搜索“凤凰网科技”。

作者 | 丸都山 编辑 | 苗正卿 头图 | 虎嗅拍摄 7月26日，世界人工智能大会（WAIC）在上海正式拉开帷幕。 在展会现场，具身智能无疑是最备受瞩目的行业。从灵活完成格斗动作的人形机器人，到能精准执行家务、康复辅助的服务型机器人，这些具备物理交互能力的智能体凭借流畅的动作、自然的交互赚足了观众眼球。 然而，在这场科技盛宴中，当人们沉浸在具身智能带来的震撼体验时，人工智能产业的核心底座——以芯片、板卡、服务器、计算集群等为核心构成的算力基础设施，依然是整个行业绕不开的关键话题。 与往届大会相比，今年算力基础设施展区呈现出截然不同的风貌。 往年展台上随处可见的“参数竞赛”已悄然淡去，各厂商送展的芯片和服务器展品中，很少再有将某项极致性能参数用醒目字体刻意标记出来的情况。 曾经被重点标注的技术指标，如今更多地融入到具体的产业解决方案中，或是隐藏在真实的应用场景演示里。 现场的讨论也多是基于“碎片化算力资源统筹”、“低功耗与低成本”与“垂类产品软硬件整合”这些非常务实的话题。 全链路国产化进行时 在算力基础设施的务实转型浪潮中，“全链路国产化”的推进节奏尤为引人关注。 过去几年，全球供应链波动引发的芯片断供风险，以及核心技术“卡脖子”的现实挑战，反复挑动着国内人工智能产业的神经。在全行业已默契达成“居安思危”共识的背景下，即便部分产品应用尚未受到外部限制，国内算力基础设施厂商也主动将国产化的边界从单一芯片突破，拓展至从架构设计、软硬件生态到产业落地的全链路自主可控。 这种主动出击的国产化实践，在本届 WAIC 的展台间随处可见。 从芯片底层架构的自主研发，到操作系统、编译器等软件工具链的国产化适配，再到与本土服务器厂商、行业应用企业的深度协同，一条贯穿“芯片—软件—整机—场景” 的国产化链条正在加速成型。 刚刚提交上市辅导备案的沐曦，算是其中较为典型的代表。 本届展会上，沐曦首次公开展示了其最新研发的训推一体GPU曦云C600。据悉，其采用自研的XCORE 1.5架构及指令集，面向云端人工智能训练与推理、通用计算、AI for Science等计算任务，且拥有丰富的标量、矢量和张量计算单元，支持多种混合精度计算。 虽然现场并没有关于曦云C600的性能参数介绍，但据展台工作人员透露，这枚芯片搭载了当前业界前沿的HBM3e显存。这一关键配置势必会大幅提高显存带宽，为大模型训练及推理时的海量数据吞吐提供强力支撑。 鉴于曦云C600在本月刚刚回片，展会上并未出现基于这枚芯片打造的板卡及服务器。 而基于上代产品曦云C500系列芯片，沐曦在现场展示了PCIe服务器、OAM服务器和光互连服务器解决方案，这些服务器基本都实现了“全链路国产化”，即从编译器、驱动程序，再到卡间互联协议完全自研，或是第三方国内合作伙伴打造。 还有厂商则展示了不同于GPU的另一条高性能计算路线，比如国内唯一实现TPU量产的中昊芯英。 该公司打造的“刹那”系列TPU，采用完全可控的IP核与自研指令集、计算平台，其可重构多级存储、存算一体的设计，配合Chiplet技术实现2.5D封装，在相同AI计算任务下能耗可降低三成。 另外，该枚芯片还有较强的集群扩展能力，最高支持1024片芯片高速互联，基于“刹那”打造的“泰则”计算集群系统，单集群最大浮点运算能力在稀疏算力下达400P（TF32）以上，可支撑超千亿参数的AI大模型计算。 据现场工作人员介绍，目前“泰则”计算集群系统，已完成对AIGC大模型计算、高级无人驾驶模型训练、蛋白质结构精密预测在内的各类高强度运算场景的适配。 下沉到场景中 在两个月前的鲲鹏昇腾开发者大会上，作为华为今年来在算力基础设施上的集大成者，“384超节点”被首次公开，基于昇腾超节点技术，实现了业界规模最大的384卡高速总线互联。 本次展会上，“384超节点”真机完成了在公众面前的首次亮相，而该系统在大模型适配上的进度也令人瞩目。据悉，目前业界已基于昇腾适配和开发超过80个大模型，在基础大模型方面多个技术方向均有积累，如讯飞星火认知、DeepSeek、Qwen、鹏城、LLaMA等。 在场景适配上，基于昇腾软硬件能力、训练与推理解决方案及开源开放的软硬件生态，华为联合伙伴展示互联网、运营商、金融、政务、医疗、油气、交通等行业解决方案实践。 另一家国产GPU企业摩尔线程，在现场展示的场景适配上则要更加细致。 在摩尔线程展位，该公司共带来了包括生命科学、物理仿真、空间智能、视频超分在内的12项面对不同行业打造的Demo。 令笔者印象较为深刻的是视频超分技术MTVSR。该技术可在端侧提供2-4倍的视频实时超分，并提供多档质量设定，能够显著提升低分辨率视频在高分辨率屏幕下的播放清晰度，且以SDK形式支持播放器、浏览器等APP集成调用，可为终端用户提供无缝的视频超分体验。 不同于一般的行业垂直解决方案，视频场景中的端则软件技术，由于其广泛的应用性，一方面能够有效调动行业应用，比如降低内容创作者获取高质量素材的成本，提高内容生产效率；另一方面还能够有效刺激产业生态构建，主动吸引视频播放软件、游戏开发商、监控设备制造商等多方协同。 华为以超节点技术夯实大模型训练的算力底座，通过广泛的行业适配构建生态护城河；摩尔线程则聚焦细分场景，用轻量化技术方案打通算力应用的“最后一公里”。两者虽聚焦不同层面，但却很好地反映出了眼下国产算力基础设施所呈现出“高低搭配、全域覆盖”的发展态势。

快科技7月27日消息，英国新《网络安全法》于7月25日正式实施，要求网站和社交平台启用严格的年龄验证机制，以防止未成年人接触有害内容。 不过据报道，这一机制却被《死亡搁浅2》的高拟真角色建模意外破解。 根据英国监管机构Ofcom的规定，网站必须通过面部年龄验证、数字身份、信用卡验证、运营商认证等方式确认用户是否满18岁。 社交和游戏平台也被要求强化内容筛选算法，为儿童账号提供更多安全选项。 英国玩家发现，《死亡搁浅 2》中主角“山姆·波特·布里吉斯”的面部模型逼真度极高，足以误导验证系统。 玩家只需在游戏中使用拍照模式切换山姆的表情和角度，就能成功通过面部识别，绕过18+网站或成人频道的年龄限制。 这种做法并非单纯利用照片，而是通过游戏内建模的即时渲染，呈现多角度面部表情，几乎能像真人一样欺骗AI判断，由于系统不会保留验证照片，平台目前无法追查这类规避行为。 报道称，不仅《死亡搁浅2》，初代《死亡搁浅》也能复制同样的效果，其他高拟真游戏，如《博德之门3》等，也可能具备类似的漏洞。

IT之家 7 月 27 日消息，在昨日与硅谷特斯拉车主的交流中，SpaceX 首席执行官埃隆・马斯克详细介绍了星舰计划的最新情况。 据IT之家了解，星舰是目前在开发中的全球最大火箭，SpaceX 正在推进其第十次全栈飞行任务。马斯克表示，SpaceX 计划最早在明年实现星舰计划的两个关键目标：上级飞船的回收和轨道推进剂加注。这两个目标对于降低火箭发射成本至关重要，然而在 2025 年的星舰测试活动中，SpaceX 仍面临诸多挫折，尚未在这些目标上取得实质性进展。 马斯克在交流中提到，星舰计划从一开始就面临巨大的挑战。他指出，星舰在许多方面都堪称“疯狂”，因为其推力是土星五号登月火箭的两倍半，而未来版本的推力将是土星五号的三倍。土星五号曾是历史上最大的火箭，也是最大的飞行器。星舰的推力是其三倍，重量大约是其两倍。马斯克强调，星舰的“疯狂”之处在于 SpaceX 希望将其打造为“完全且快速可重复使用”的火箭，这使得星舰成为“现存最艰难的工程挑战之一”。 马斯克称，星舰的复杂性导致其在最初被提出时，许多人认为这是不可能实现的。马斯克表示，星舰曾拥有一个“非常高的我称之为‘可笑因素’”，人们会“立即因为其荒谬性而发笑”。 然而，尽管面临诸多质疑，SpaceX 仍在持续推进星舰计划。马斯克表示，目前星舰计划面临的最大挑战之一是其隔热罩。马斯克指出，隔热罩是星舰最难以攻克的部分，因为它是不可重复使用的。他强调，“解决隔热罩问题可能是星舰目前面临的最大挑战”。星舰的上层飞船使用了数千块由 SpaceX 自主制造的隔热罩瓦片，而隔热罩对于星舰的完全可重复使用至关重要，因为飞船必须能够承受大气层再入时的高温。 在解决了隔热罩问题之后，星舰的下一个关键目标是实现上级飞船的回收，并且能够被“巨大的金属筷子”（即回收塔）捕获。马斯克表示，回收塔对于星舰的可重复使用性至关重要，因为如果没有它，SpaceX 就必须将火箭降落在水中。他乐观地表示，星舰有望在今年实现回收，但最迟也将在明年上半年完成。 一旦 SpaceX 能够通过回收塔的机械臂成功回收星舰，公司将进一步改进，使星舰和助推器不仅可重复使用，而且能够“完全且快速可重复使用”。这些升级对于降低星舰每次飞行、每吨有效载荷的成本至关重要，目标是将成本降至低于猎鹰 1 号火箭。 马斯克还提到，降低发射成本意味着，将一百吨或更多的有效载荷送入轨道的成本将低于传统只能运送半吨载荷的火箭，例如猎鹰 1 号。此外，星舰计划的另一个关键目标是太空在轨加注推进剂，这对于星际任务以及 NASA 的阿尔忒弥斯登月任务都至关重要。他解释说，太空加注推进剂的过程将首先通过两艘星舰对接并转移燃料来实现，之后 SpaceX 将着手建立轨道燃料补给站。

IT之家 7月27日消息，领跑汽车宣布，零跑B01纯电轿车72小时锁单10132台。 据IT之家了解，零跑B01定位为“年轻人的高品质智能轿车”，新车提供多种配置选择，包括430舒享版、550舒享版、550悦享版、550激光雷达版、650悦享版和650激光雷达版，价格区间从8.98万元至11.98万元不等。 根据零跑汽车提供的数据，650激光雷达版和650悦享版是最受欢迎的车型，超过70%的用户选择了650km长续航版本。650激光雷达版售价为11.98万元，而650悦享版售价为10.98万元。 数据还显示，80%的用户来自一线和准一线城市，72%的用户年龄在35岁以下，48% 的用户为女性。88%的用户喜欢其同级最长的650km续航能力；72%的用户喜欢其同级唯一的激光雷达和高通8650+端到端辅助驾驶技术；68%的用户喜欢其同级最强的高通8295芯片智能座舱。

快科技7月28日消息，日前，2025世界人工智能大会（WAIC）在上海开幕，华为首次展出被称为“算力核弹”的昇腾384超节点真机，即Atlas 900 A3 SuperPoD。 华为表示，昇腾384超节点被评选为本次WAIC 2025镇馆之宝。 昇腾384超节点通过高速互联总线，突破互联瓶颈，让超节点像一台计算机一样工作。 相比传统集群，主要有以下3大优势： 超大带宽 超节点内任意两个AI处理器之间通信带宽，相较于传统架构提升15倍，超节点内单跳时延降低10倍。 超低时延 昇腾超节点支持全局内存统一编址，具备更高效的内存语义通信能力。通过更低时延指令级内存语义通信，可满足大模型训练/推理中的小包通信需求，提升专家网络小包数据传输及离散随机访存通信效率。 昇腾384超节点是业界唯一突破Decode时延15ms的方案，满足实时深度思考下的用户体验需求。 超强性能 经过实际测试，在昇腾超节点集群上，LLaMA3等千亿稠密模型训练性能可达传统集群的2.5倍以上。 在通信占比更高的Qwen、DeepSeek等多模态、MoE模型上，可以达到3倍以上的提升。 据了解，昇腾384超节点首创将384颗昇腾NPU和192颗鲲鹏CPU通过全新高速网络MatrixLink全对等互联，形成一台超级“AI服务器”，其算力总规模达300Pflops，是英伟达NVL72的1.7倍。 网络互联总带宽达269TB/s，比英伟达NVL72提升107%；内存总带宽达1229TB/s，比英伟达NVL72提升113%；单卡推理吞吐量跃升到2300 Tokens/s。 责任编辑：拾柒

快科技7月27日消息，据媒体报道，长征六号改运载火箭在太原卫星发射中心点火起飞，随后成功将卫星互联网低轨05组卫星送入预定轨道，发射任务取得圆满成功。 长征六号改运载火箭由航天科技集团八院抓总研制，全箭为两级半构型，700公里高度太阳同步轨道运载能力不小于4.5吨。 卫星互联网低轨05组卫星由中国航天科技集团五院抓总研制。本次任务中，长六改火箭研制团队认真落实发射场数字化管理要求，细化量化操作文件，梳理关键操作规程，提高过程控制的有效性和正确性。 本次发射是长征系列运载火箭第585次发射。 责任编辑：鹿角

　　当地时间7月27日，美国总统特朗普表示，美国已与欧盟达成贸易协议，对欧盟输美商品征收15%的关税。特朗普表示，欧盟将比此前增加对美国投资6000亿美元，欧盟将购买美国军事装备，并将购买价值7500亿美元的美国能源产品。特朗普表示，有关钢铁和铝的关税将保持现状，能源是这份协议的关键部分，协议将有利于汽车行业，对农业也将产生重大影响，美国将在芯片领域投入大量精力，英国首相对这份协议感到高兴。 　　美国商务部长卢特尼克表示，美国将在两周之内确定有关芯片的关税政策。 　　特朗普表示，美国正在考虑与其他三到四个国家达成协议，大多数协议都将涉及确定的关税，美国会对其他国家保持低关税，各国会在未来一周收到澄清或确认函，确认关税函将于8月1日前发出。 　　欧盟委员会主席冯德莱恩表示，欧盟与美国双方同意实行统一的15%关税税率，包括汽车在内的各类商品将适用该关税标准。冯德莱恩称，这些与美国的贸易协议将为市场带来稳定性。（总台央视记者 许弢 顾鑫）

【CNMO科技消息】7月27日，赛力斯集团副总裁康波在社交平台发文称，问界M9实现行业首例卫星救援。 根据报道，7月25日，一名问界M9车主在穿越青海德令哈无人区时突遇爆胎，事发地网络完全中断，车主通过车载卫星通信eCall功能发起一键求助。问界道路救援呼叫中心迅速响应，救援团队途中与车主通过卫星语音保持通话61分钟，成功实施救援。 据悉，问界M9搭载星河通信系统，支持双向卫星通话、双向短信、紧急救援，卫星连接时间更短，通话建立时间更快，可用短信发送位置，精准提供经纬度与地图定位，360°全方位波束扫描卫星天线，紧急情况时自主拨打卫星电话救援。与此同时，还支持分布式车载卫星通信，常规手机可通过分布式通信技术，获得车载卫星通信能力，无需手动寻星、锁星，亦可支持双向卫星通话、双向短信、紧急救援，离车30米卫星通话不中断，实现比手机卫星通信更强大的能力。

　　当地时间7月27日，美国总统特朗普表示，美国已与欧盟达成新贸易协议，对欧盟输美商品征收15%的关税。冯德莱恩称，15%税率是欧委会能够达成的最佳结果。此外，钢铁和铝、芯片、烈酒三大关键领域的关税协议仍待定。 　　欧洲议会国际贸易委员会主席贝恩德·朗格表示，美欧新贸易协议严重失衡并损害欧洲利益，是一项带有偏见的协议。 　　目前，距离8月1日“最后期限”仅剩几天时间，特朗普表示或再广发信函。 输美商品征收15%关税 欧盟委员会主席称其是最佳结果 　　当地时间7月27日，美国总统特朗普表示，美国已与欧盟达成新贸易协议，对欧盟输美商品征收15%的关税。特朗普表示，欧盟将比此前增加对美国投资6000亿美元，欧盟将购买美国军事装备，并将购买价值7500亿美元的美国能源产品。特朗普表示，有关钢铁和铝的关税将保持现状，能源是这份协议的关键部分，协议将有利于汽车行业，对农业也将产生重大影响，美国将在芯片领域投入大量精力，英国首相对这份协议感到高兴。 　　·美商务部长：欧盟将开放其20万亿美元的市场 　　当地时间7月27日，美国商务部长卢特尼克在其社交媒体上发文表示，美国总统特朗普开启了世界最大经济体之一的大门，欧盟将开放其20万亿美元的市场，并首次完全接受美国的汽车和工业标准。 　　卢特尼克还表示，美国将在两周之内确定有关芯片的关税政策。 　　·冯德莱恩：15%税率是欧委会能够达成的最佳结果 　　当地时间27日，在与美国总统特朗普宣布欧盟美国达成重大新贸易协议后，欧盟委员会主席冯德莱恩对外解释其在对美贸易谈判中的部分决定。 　　冯德莱恩称，欧盟目前仍然过度依赖俄罗斯液化天然气，因此，从美国进口更多价格可承受的液化天然气是非常受欢迎的。 　　在关税安排方面，冯德莱恩确认，协议中对汽车行业的关税统一定为15%。她表示，在当前形势下，15%的关税水平是欧委会能够达成的最佳结果。 　　此外，她还证实，欧盟与美国在医药行业也达成一致，将实施15%的统一关税税率。冯恩莱恩承认，欧盟与美国尚未就烈酒领域做出决定，当天签署的贸易协定框架的细节将在未来几周内公布。 　　·美官员：欧盟希望继续就钢铁和铝关税问题与美进行讨论 　　当地时间7月27日，美国高级政府官员表示，该官员表示，欧盟希望继续就钢铁和铝关税问题与美国进行讨论。美国与欧盟达成的协议规定，适用关税将取“最惠国税率”或15%中的较高者。 欧洲议会官员：新协议严重失衡并损害欧洲利益 　　当地时间27日，在美欧双方宣布达成新贸易协议后，欧洲议会国际贸易委员会主席贝恩德·朗格对该协议表示强烈不满，直言其既不令人满意，也不符合欧洲的根本利益。 　　朗格指出，这是一项带有偏见的协议。他认为，尽管15%的统一税率在某种程度上带来贸易关系的可预期性和法律上的安全保障，但整体而言，这一协议远未达成平衡，甚至可能对欧洲造成长期伤害。朗格表示，欧委会对美国做出额外的6000亿美元投资承诺，以及大规模采购美国军事技术，不利于欧洲本土就业和产业发展。 　　朗格进一步批评说，该协议不仅削弱欧盟的经济实力，也与特朗普政府以关税“勒索”日本等国的做法如出一辙。 　　朗格强调，该协议不是互利共赢的贸易合作，而是单方面让步。他还指出，美国财政部长当天宣布，新增关税已为美方带来270亿美元的财政收入。朗格说，美国的真正意图是借助关税创收，此次谈判结果难称是欧盟利益的胜利，更不是一项值得称道的外交成就。 　　·芬兰：欧美新贸易协议不值得庆祝 　　就欧盟和美国最新达成的贸易协议，芬兰外贸和发展部长维勒·塔维奥当地时间27日表示，该协议虽然平息了局势，但却没有带来任何高兴的理由，关税水平依然很高。“从长远来看，这可能不是一个非常可持续的协议，但我们拭目以待。” 　　塔维奥称，由于特朗普政府发起的关税谈判，全球贸易政策变得相当紧张，全球贸易变得不稳定。 特朗普未来一周或广发信函 　　特朗普此前设立的“对等关税”暂缓期截止日期是7月9日，在将截止日期推迟至8月1日后，特朗普表示这一日期“不会再变”。7月初，特朗普先后致信20多个国家领导人，称将从8月1日起对这些国家征收20%至50%不等的关税。 　　彭博社此前分析说，特朗普近期常在对方国家尚未表态前，在社交媒体上发布致一些国家领导人的关税信函，将之标榜为“协议成果”，并暗示无意开展拉锯式谈判，但实际上仍为相关国家留出降低税率的协商空间。 　　7月27日，特朗普表示，美国正在考虑与其他三到四个国家达成协议，大多数协议都将涉及确定的关税，美国会对其他国家保持低关税，各国会在未来一周收到澄清或确认函，确认关税函将于8月1日前发出。

Does AI make you stupid? 创造力和批判性思维可能会受到打击。但有一些方法可以减轻打击。 思考者雕像，带有数字编码覆盖，头部缺失 插图：enigmatriz 2025年7月16日 任何参加过标准化考试的人都知道，要在20分钟或更短的时间内快速回答一道内容广泛的论文题目，需要耗费大量的脑力。能够不受限制地使用人工智能（AI）无疑会减轻脑力负担。但正如麻省理工学院（MIT）研究人员最近的一项研究表明，这种帮助可能需要付出代价。 在一系列论文写作环节中，使用和未使用 Chat GPT 的学生都被连接到脑电图 ( EEG ) 上，以测量他们写作时的大脑活动。总体而言，AI用户大脑中与创造力和注意力相关的区域的神经活动明显较低。使用聊天机器人写作的学生也发现，准确引用他们刚刚完成的论文内容变得更加困难。 这项发现是越来越多关于人工智能对创造力和学习能力潜在负面影响的研究的一部分。这项研究提出了一些重要问题：生成式人工智能带来的显著短期收益是否可能带来隐藏的长期负面影响。 麻省理工学院的这项研究补充了另外两项关于人工智能使用和批判性思维之间关系的备受瞩目的研究的结论。第一项研究由微软研究院的研究人员进行，他们调查了 319 名每周至少使用一次生成式人工智能的知识型员工。受访者描述了在人工智能的帮助下执行了 900 多项任务，从总结冗长的文档到设计营销活动。根据参与者的自我评估，这些任务中只有 555 项需要批判性思维，比如在将人工智能输出传递给客户之前必须仔细检查，或者在人工智能第一次生成不充分的结果后修改提示。其余任务被认为基本上是无需动脑筋的。总体而言，大多数员工表示，与不使用人工智能相比，使用生成式人工智能工具（如 Chat GPT、Google Gemini 或微软自己的 Copilot AI助手）完成任务所需的认知努力更少或少得多。 另一项由SBS瑞士商学院教授迈克尔·格利希（Michael Gerlich）进行的研究，询问了666名英国人使用人工智能的频率以及对人工智能的信任程度，并根据一种广泛使用的批判性思维评估方法向他们提出了一些问题。结果显示，使用人工智能频率较高的参与者得分普遍较低。格利希博士表示，这项研究发表后，数百名高中和大学教师联系了他，他们正在应对学生日益增长的人工智能应用问题。他表示，这些教师“认为人工智能恰好解决了他们目前面临的问题”。 从长远来看，人工智能是否会使人类的大脑变得松弛无力，仍是一个悬而未决的问题。三项研究的研究人员都强调，需要进一步研究来确定人工智能使用率升高和大脑衰弱之间的明确因果关系。例如，在 Gerlich 博士的研究中，批判性思维能力较强的人可能不太依赖人工智能。与此同时，麻省理工学院的研究样本量很小（总共 54 名参与者），并且只关注一项狭窄的任务。此外，生成式人工智能工具明确地寻求减轻人们的心理负担，就像许多其他技术一样。早在公元前5 世纪，苏格拉底就抱怨说写作不是“记忆的药水，而是提醒的药水”。计算器让收银员免于计算账单。导航应用程序消除了看地图的需要。然而，很少有人认为这会导致人们的能力下降。 滑铁卢大学心理学教授埃文·里斯科 (Evan Risko) 和同事萨姆·吉尔伯特 (Sam Gilbert) 创造了“认知卸载”一词，用来描述人们如何将困难或繁琐的脑力任务转交给外部辅助工具，他说，几乎没有证据表明让机器执行用户的心理指令会改变大脑固有的思考能力。 令人担忧的是，正如 Risko 博士所说，生成式人工智能可以让人“卸载一组更为复杂的流程”。卸载一些应用范围有限的心算任务，与卸载写作或解决问题等思维过程不同。一旦大脑养成了卸载的习惯，就很难戒掉。寻求最省力方式解决问题的倾向被称为“认知吝啬”，可能会产生 Gerlich 博士所说的反馈回路。随着依赖人工智能的人发现批判性思考越来越难，他们的大脑可能会变得更加吝啬，这将导致进一步的卸载。Gerlich 博士研究中的一位参与者是生成式人工智能的重度用户，他感叹道：“我太依赖人工智能了，如果没有它，我想我都不知道如何解决某些问题。” 许多公司都期待着人工智能的广泛应用能够带来生产力的提升，但其也可能带来一些负面影响。 东北大学管理学教授芭芭拉·拉尔森表示：“长期来看，批判性思维的衰退可能会导致竞争力下降。” 长期使用人工智能还会降低员工的创造力。多伦多大学的一项研究中，460 名参与者被要求为一系列日常物品（例如汽车轮胎或一条裤子）提出富有想象力的用途。与未受人工智能启发的对照组相比，那些接触过人工智能创意的人给出的答案往往缺乏创造性和多样性。 例如，当谈到裤子时，聊天机器人建议在裤子里塞满干草，做成半个稻草人——实际上是在暗示裤子可以重新用作裤子。相比之下，一位没有辅助的参与者则建议在裤子口袋里塞坚果，做成一个新奇的喂鸟器。 保持大脑健康的方法有很多。拉森博士认为，推动人工智能发展最明智的方法是将其角色限制为“一个热情但略显幼稚的助手”。格利希博士建议，与其要求聊天机器人生成最终的期望输出，不如在解决问题的每一步都提示它。例如，与其问它“我应该去哪里度过一个阳光明媚的假期？”，不如先问哪里雨水最少，然后再从那里开始。 微软团队成员也在测试AI助手，它们会通过“挑衅”打断用户，引发用户更深层次的思考。类似地，埃默里大学和斯坦福大学的团队也提议将聊天机器人重新设计，使其成为“思考助手”，向用户提出探索性的问题，而不是简单地提供答案。可以想象，苏格拉底可能会由衷地赞同。 即使在不太可能的情况下，模型构建者调整界面，使聊天机器人变得更笨重或更慢，这些策略在实践中可能也并非那么有效。它们甚至可能带来代价。德克萨斯州阿比林基督教大学的一项研究发现，反复挑衅的人工智能助手会降低较弱程序员在简单编程任务上的表现。 其他保持人们大脑活跃的潜在措施更加直接，但也更加专横。过于急切的生成式人工智能用户可能会被要求自己想出一个问题的答案，或者只是等待几分钟，然后才被允许使用人工智能。研究这些技术的微软研究员 Zana Buçinca 表示，这种“认知强迫”可能会让用户表现得更好，但不会那么受欢迎。“人们不喜欢被迫参与，”她说。因此，对变通方法的需求可能会很高。咨询公司 Oliver Wyman 在 16 个国家/地区进行了一项具有人口统计学代表性的调查，47% 的受访者表示，即使雇主禁止，他们也会使用生成式人工智能工具。 这项技术尚处于萌芽阶段，在许多任务中，人脑仍然是工具箱中最锋利的工具。但随着时间的推移，生成式人工智能的消费者和监管者都必须评估其更广泛的益处是否 大于认知成本。如果有更强有力的证据表明人工智能使人类变得愚蠢，他们会在意吗？■ 本文出处：https://www.economist.com/science-and-technology/2025/07/16/does-ai-make-you-stupid

 　　针对美国联邦政府16日宣布将终止对加利福尼亚州高铁建设项目拨款一事，加州高铁管理局17日向法院提起诉讼，指控联邦政府滥用职权。 　　加州高铁管理局提起的诉讼指出，美国联邦政府终止加州高铁拨款是“任意且反复无常”的滥用职权的行为。加州州长纽森17日表示，终止拨款的举动是政治报复，加州将向联邦政府的非法行为进行抗争。美国交通部长达菲当天表示，相信联邦政府将击败因终止加州高铁拨款而提起的任何诉讼。 　　美国总统特朗普16日宣布，联邦政府将终止对加州高铁建设项目的拨款。特朗普称，联邦政府将不再为这个“烂摊子”“投入一分钱”。 　　加州高铁项目于2008年获批。美国交通部今年发布报告称，加州高铁项目存在工期拖延、成本超支等问题。加州高铁管理局强烈反对交通部的结论，认为“这些结论具有误导性”，“未反映出加州在建设高铁方面取得的重大进展”。

　　7月14日至15日，中央城市工作会议时隔十年再次举行，习近平总书记出席会议并发表重要讲话。 　　会议充分肯定了党的十八大以来我国城市发展取得的历史性成就，强调未来要“以坚持城市内涵式发展为主线”“深刻把握城市内涵式发展的战略取向，更有针对性地提升城市发展质量”。这一表述，不仅是对城市工作的阶段性部署，更锚定了新时代新征程上我国城市发展的路径。 由“外”向“内”的转变 　　随着我国城镇化步伐加快，有的地方出现城市无序扩张、粗放型发展等问题。 　　2015年召开的中央城市工作会议指出，防止“摊大饼”式扩张，坚持集约发展，推动城市发展由外延扩张式向内涵提升式转变。 　　外延扩张式发展是指以外部扩张为核心的发展模式。它依靠城市人口规模和空间扩张、资源投入来实现城市增长，亦被俗称为“摊大饼”式扩张。 　　与之相对应的则是内涵提升式发展。内涵提升式发展强调创新驱动、结构优化，以城市的内部要素发展作为动力和资源。 　　由“外”向“内”的转变，折射出我国城市发展理念的演进。对此，本次中央城市工作会议明确提出五个“转变”： 　　——转变城市发展理念，更加注重以人为本； 　　——转变城市发展方式，更加注重集约高效； 　　——转变城市发展动力，更加注重特色发展； 　　——转变城市工作重心，更加注重治理投入； 　　——转变城市工作方法，更加注重统筹协调。 　　当城市发展不再是“摊大饼”式扩张，而是深挖存量资源，以精简、高效的模式实现经济、环境和社会协调发展，就能用最少的成本创造出更加优质的城市生活，让城市走上高质量发展的新路子。 助力高质量发展 　　截至2024年底，我国常住人口城镇化率达67%，有9.4亿人在城镇生活。 　　作为现代化的重要载体，城市不只是人口密集地，也是交通、资本、技术等资源和要素的聚集地。 　　近年来，随着我国经济发展水平的不断提高，城市人口的需求开始从“有没有”转向“好不好”。这一升级转变对人们对所居住城市的生态环境、功能布局、品质生活都提出了更高要求。 　　2019年11月，习近平总书记在上海考察时强调，“走内涵式、集约型、绿色化的高质量发展路子”。4年后，总书记在全国生态环境保护大会上提出，“推动城镇空间内涵式集约化绿色发展”。 　　一座城市发展得好不好，关系国计民生、涉及千家万户。 　　本次中央城市工作会议对于城市建设目标有了新表述，提出“建设创新、宜居、美丽、韧性、文明、智慧的现代化人民城市”。与党的二十大报告提出的“宜居、韧性、智慧”三个目标相比，新目标更加丰富全面，也更加符合现代化城市高质量发展的客观要求。 　　就城市发展而言，无论是推动紧凑、集约发展还是创新、绿色发展，其实都是要求城市走内涵式发展之路，进而实现人与自然和谐共生的现代化。 　　这不仅是新发展理念在城市落地生根的具体体现，也是提升城市居民获得感、幸福感、安全感的重要途径。 唤醒“沉睡资源” 　　今日的中华大地上，690多座城市星罗棋布。这其中，既有底蕴深厚的老城市，也有发展一日千里的新城市。 　　坚持内涵式城市发展不仅需要统筹老城和新城，也需要统筹盘活存量和培育增量。 　　“沉睡资源”指城市中未被充分利用或长期闲置的土地、房屋等资源。在土地资源紧缺的情况下，有效唤醒“沉睡资源”，不仅可以促进城市资源优化配置、延长资源生命周期，同时也能促进相关产业升级，带动城市周边经济文化发展，助力提高城市整体效能。 　　当下，许多城市综合施策，努力唤醒“沉睡资源”。 　　在天津，闲置的市总工会第二工人疗养院蝶变为创意之城产业运营服务中心，吸引多家科技企业和文化艺术团体入驻，以老资源激活区域发展新动能。 　　在安徽，已经停用多年的安徽省机械化粮库通过盘活闲置资源，在保持粮库文化的基础上，打造了新粮仓·文化商业合集项目，成为合肥“新地标”。 　　在辽宁，沈阳、大连、鞍山等多地让桥下空间“变身”休闲运动场，昔日的社区闲置场地成为银发经济综合体，闲置资源重新“忙起来”。 　　............ 　　从曾经的“摊大饼”式扩张到如今的内涵式发展，我国城市工作不只是发展模式的转变，更是发展理念的变革。而万变不离其宗的，是“深刻把握建设现代化人民城市的目标定位，自觉践行以人民为中心的发展思想”。